Storyboard

Estimación del acoplamiento entre síntomas desde datos de cuestionario mediante modelos Ising de red (estándar en psicología de redes, Borsboom et al.). Incluye la influencia esperada (centralidad con signo, más robusta que la fuerza absoluta de E07) y la predictibilidad de cada nodo, que indican calidad del ajuste y objetivos de intervención.

>Modelo

ID:('ky', 1611)

Storyboard

$\hat w^{sym}*{ij}=\arg\max_w[\log L*{Ising}-\lambda_{lasso}\sum_{ij}|w^{sym}_{ij}|]$

Variables

$hat w^{sym}_{ij}$

Acoplamiento sintomático estimado

$1$

$w^{sym}_{ij}$

Acoplamiento sintomático real

$1$

$log L_{Ising}$

Log-verosimilitud Ising

$1$

$lambda_{lasso}$

Regularización L1

$1$

>Modelo

ID:('gm', 14172)

Storyboard

$EI_i=\sum_j\hat w^{sym}_{ij}$

Variables

$hat w^{sym}_{ij}$

Acoplamiento sintomático estimado

$1$

$EI_i$

Influencia esperada del síntoma i

$1$

>Modelo

ID:('gm', 14173)

Storyboard

$R_i^2=1-\frac{\mathrm{Var}(resid_i)}{\mathrm{Var}(a_i)}$

Variables

$R_i^2$

Predictibilidad del nodo i

$1$

$mathrm{Var}(a_i)$

Varianza de activación sintomática

$1$

$mathrm{Var}(resid_i)$

Varianza residual

$1$

>Modelo

ID:('gm', 14174)

Storyboard

$|\hat w^{sym}_{ij}|>\tau_{edge}$

Variables

$hat w^{sym}_{ij}$

Acoplamiento sintomático estimado

$1$

$ au_{edge}$

Umbral de arista

$1$

>Modelo

ID:('gm', 14175)

Storyboard

$\hat w^{sym}*{ij}=w^{sym}*{ij}e^{-\lambda/\lambda_0}+\sigma_\eta\eta_{ij}$

Variables

$hat w^{sym}_{ij}$

Acoplamiento sintomático estimado

$1$

$w^{sym}_{ij}$

Acoplamiento sintomático real

$1$

$sigma_eta$

Amplitud del ruido

$1$

$lambda_0$

Escala de decaimiento

$1$

$lambda_{lasso}$

Regularización L1

$1$

$eta_{ij}$

Ruido normalizado

$1$

>Modelo

ID:('gm', 14176)

Storyboard

$\frac{d\lambda}{dt}=\frac{\lambda_{target}-\lambda}{\tau}$

Variables

$lambda_{lasso}$

Regularización L1

$1$

$lambda_{target}$

Regularización objetivo

$1$

$ au$

Constante temporal

$s$

>Modelo

ID:('gm', 14177)

Descripción

Red de modelo

• Método alternativo
• Método tradicional
• Estrategia
• 2D
• 3D

Ecuación

Número

Primero, seleccione la ecuación:   a ,  luego, seleccione la variable:   a 

---

Símbolo

Ecuación

Resuelto

Traducido

Cálculos

Símbolo

Ecuación

Resuelto

Traducido

 Variable   Dado   Calcule   Objetivo :   Ecuación   A utilizar

Variables

$hat w^{sym}_{ij}$

w_sym_ij_est

Acoplamiento sintomático estimado

1

$w^{sym}_{ij}$

w_sym_ij

Acoplamiento sintomático real

1

$sigma_eta$

noise_sigma

Amplitud del ruido

1

$lambda_0$

lambda_0

Escala de decaimiento

1

$EI_i$

EI_i

Influencia esperada del síntoma i

1

$log L_{Ising}$

logL_ising

Log-verosimilitud Ising

1

$R_i^2$

R2_i

Predictibilidad del nodo i

1

$lambda_{lasso}$

lambda_lasso

Regularización L1

1

$lambda_{target}$

lambda_target

Regularización objetivo

1

$eta_{ij}$

eta_ij

Ruido normalizado

1

$ au_{edge}$

tau_edge

Umbral de arista

1

$mathrm{Var}(a_i)$

Var_a_i

Varianza de activación sintomática

1

$mathrm{Var}(resid_i)$

Var_resid_i

Varianza residual

1

$ au$

tau

Constante temporal

s

ID:(0, 1611)